傳統(tǒng)行業(yè)正在經(jīng)歷著一場(chǎng)數(shù)字化改革浪潮，人工智能技術(shù)正在改變不同的行業(yè)，在醫(yī)療行業(yè)中，人工智能技術(shù)在醫(yī)療診斷和患者護(hù)理上發(fā)揮著重要作用。

由于傳統(tǒng)的醫(yī)療設(shè)備功能有限，在很多情況下醫(yī)生不能準(zhǔn)確判斷病情；在醫(yī)護(hù)過(guò)程中，患者的狀態(tài)又不能及時(shí)有效地監(jiān)控，給醫(yī)護(hù)人員帶來(lái)了很大困擾！

新技術(shù)：邊緣AI

邊緣 AI 是指以機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 算法的形式使人工智能在邊緣設(shè)備上部署和推理。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域，近年來(lái)取得了巨大的進(jìn)步。

邊緣 AI 是邊緣計(jì)算和 AI 的結(jié)合，可直接在連接的邊緣設(shè)備上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，邊緣 AI 可以執(zhí)行無(wú)數(shù)任務(wù)，例如對(duì)象檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別、指紋檢測(cè)、欺詐檢測(cè)、自動(dòng)駕駛等。

邊緣AI有很多優(yōu)勢(shì)，比如低延時(shí)、高帶寬和處理大量數(shù)據(jù)的能力，利用人工智能工具，可以幫助臨床醫(yī)生更加準(zhǔn)確的檢測(cè)和判讀病情，通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)可以提高病情診斷質(zhì)量，優(yōu)化工作流程增加醫(yī)療團(tuán)隊(duì)的工作效率。

遠(yuǎn)程患者監(jiān)控

老年人或病重的患者需要足夠的安全監(jiān)護(hù)和醫(yī)療護(hù)理，可以利用一臺(tái)邊緣計(jì)算設(shè)備結(jié)合攝像頭，通過(guò)視覺(jué)識(shí)別算法實(shí)時(shí)監(jiān)控患者行為并獲得不同行為的數(shù)據(jù)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)測(cè)，如果預(yù)測(cè)到不安全行為（比如跌倒行為），會(huì)立即通知醫(yī)護(hù)人員。

利用人工智能驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療設(shè)備有很多優(yōu)點(diǎn)：

可以實(shí)時(shí)不間斷對(duì)患者進(jìn)行監(jiān)控，更快速準(zhǔn)確的識(shí)別患者跌倒或其他意外行為

無(wú)需人工24小時(shí)看護(hù)，減少人力成本

除了能識(shí)別危險(xiǎn)行為，比如跌倒行為外還能分析出是什么原因造成的跌倒，比如是床的面積小還是醫(yī)療設(shè)備離床太遠(yuǎn)了等。

適合進(jìn)行醫(yī)療設(shè)備預(yù)測(cè)的AI框架？

alwaysAI

alwaysAI 是機(jī)器視覺(jué)識(shí)別框架，可以部署在邊緣設(shè)備NVIDIA Jetson 系列開(kāi)發(fā)板上進(jìn)行預(yù)測(cè)推理，此框架提供了預(yù)訓(xùn)練模型目錄、低代碼模型訓(xùn)練工具和功能強(qiáng)大的API，可以幫助開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建適合的視覺(jué)識(shí)別應(yīng)用程序。

Roboflow

Roboflow 通過(guò)逐步建立健全不同醫(yī)療保健問(wèn)題的視覺(jué)模型，為醫(yī)療保健公司提供端到端的CV 視覺(jué)識(shí)別解決方案。大致方法是：

創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，使用視覺(jué)識(shí)別方法檢測(cè)和分類特定場(chǎng)景的對(duì)象。

標(biāo)記對(duì)象，標(biāo)記需要的所有數(shù)據(jù)，比如超聲波、X射線、內(nèi)窺鏡檢查、MRI等反饋的圖像。

最后將它們上傳到 Roboflow為醫(yī)療設(shè)備可以使用它們，這樣可以提供預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

Roboflow托管了數(shù)十個(gè)公共數(shù)據(jù)集，包括BCCD，這是一個(gè)包含血細(xì)胞圖像的對(duì)象檢測(cè)數(shù)據(jù)集，可以將其按需求部署到Jetson 等邊緣設(shè)備上。

如果你想了解如何使用 Roboflow 快速注釋、訓(xùn)練自定義 YOLOv5 模型以及在邊緣設(shè)備上進(jìn)行推理！

數(shù)字化病例診斷

傳統(tǒng)的病理診斷是手動(dòng)的人為的在顯微鏡或特定設(shè)備上分析病理圖像，完成不同類型感染細(xì)胞的鑒定和擴(kuò)散范圍，需要醫(yī)學(xué)專家們通過(guò)肉眼來(lái)診斷。

這樣帶來(lái)的結(jié)果就是：

診斷結(jié)果主觀性太強(qiáng)，因人而異沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)

醫(yī)生診斷過(guò)程效率低

提供觀察病理圖像準(zhǔn)確比例不高

病理結(jié)果存儲(chǔ)載體不方便查看、存儲(chǔ)和觀察病理結(jié)果

將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于數(shù)字病理圖像的輔助診斷上，能提高疾病診斷、靶點(diǎn)檢測(cè)和病理區(qū)域分割的效率和準(zhǔn)確率，降低對(duì)醫(yī)療設(shè)備的依賴和限制，并充分利用數(shù)字化病理圖像可以顯著降低看病成本。

那么人工智能是如何代替醫(yī)學(xué)專家，對(duì)病理圖像進(jìn)行診斷和分析的呢？

邊緣AI通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供自動(dòng)WSI（全玻片成像）用于圖像分析。

AI在病理學(xué)中的診斷流程如下：

病理切片的載玻片通過(guò)計(jì)算機(jī)掃描儀捕獲成全玻片數(shù)字圖像。

在WSI系統(tǒng)的支持下，全玻片成像提供了快速查看病理圖像的方法，包括數(shù)字注釋、快速導(dǎo)航/縮放以及計(jì)算機(jī)輔助查看和分析。

此外，在WIS中，圖像的像素大小分辨率太高，這會(huì)過(guò)度占有計(jì)算機(jī)的處理能力和內(nèi)存，使其難以運(yùn)行和分析，目前，計(jì)算機(jī)的處理速度還不能處理全像素WSI圖像。

通過(guò)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和基于網(wǎng)格的滑動(dòng)窗口檢測(cè)分類模型可以將高分辨率圖像劃分為多個(gè)局部塊圖，再分析每個(gè)塊的信息并提取特征，最后把獲得的信息整合在一起，這樣就減少了內(nèi)存占有率并提高了模型算法的預(yù)測(cè)效率。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)圖像中視覺(jué)類別的處理流程：

案例介紹

案例介紹：Grundium Ltd 數(shù)字病理學(xué)全玻片成像和分析平臺(tái)

在 GTC 2021 上，Grundium Ltd 展示了如何利用 NVIDIA Jetson 平臺(tái)的AI計(jì)算能力重設(shè)了病理學(xué)的全玻片掃描儀，基于深度學(xué)習(xí)的圖像分析可以與掃描過(guò)程交錯(cuò)進(jìn)行，因此，掃描完成后即可獲得結(jié)果，從而提高診斷量和準(zhǔn)確率。

案例介紹：具有AI診斷能力的便攜式腦CT掃描儀

來(lái)自 NVIDIA 的博客《 AI at the Point of Care：Startup's 便攜式掃描儀在幾分鐘內(nèi)診斷腦中風(fēng)》，介紹了由一臺(tái)NVIDIA Jetson AGX Xavier 提供支持的輕量級(jí)腦部掃描設(shè)備，提供32TOPS算力支持，并在邊緣端進(jìn)行推理。智能分析系統(tǒng)找出大腦信號(hào)如何相互作用并確定進(jìn)一步的診斷，此設(shè)備可在幾分鐘內(nèi)診斷出腦中風(fēng)。

下圖是傳統(tǒng)的腦CT設(shè)備和便攜式掃描儀的對(duì)比圖。

案例介紹：使用 NVIDIA Jetson 開(kāi)發(fā) AI 驅(qū)動(dòng)的數(shù)字健康應(yīng)用程序

這篇文章討論了數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師如何使用 NVIDIA GPU 為生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用制作基于 AI 的數(shù)字健康算法原型，并在嵌入式物聯(lián)網(wǎng)和邊緣 AI 平臺(tái)（如 NVIDIA Jetson）上部署此類算法。您還可以使用 MathWorks GPU Coder 在 Jetson 上部署預(yù)測(cè)管道。

解決方案的目標(biāo)是訓(xùn)練分類器來(lái)區(qū)分心律失常 （ARR）、充血性心力衰竭 （CHF） 和正常竇性心律 （NSR）。

柴火母公司Seeed與NVIDIA Jetson 生態(tài)系統(tǒng)

Seeed 是 NVIDIA AI系統(tǒng)的經(jīng)銷商，也是 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 生態(tài)系統(tǒng)的合作伙伴。我們提供不同外形尺寸的 NVIDIA Jetson 模塊、系統(tǒng)和載板，提供跨行業(yè)人工智能解決方案中，并提供更多的定制服務(wù)、案例教程和開(kāi)發(fā)工具。

Seeed還推出了基于NVIDIA?生態(tài)的邊緣計(jì)算機(jī)，reComputer J10系列、J20系列等系列邊緣計(jì)算設(shè)備。

下面介紹Seeed reComputer J4012邊緣計(jì)算機(jī)，基于NVIDIA Jetson Orin Nano和Orin NX 生態(tài)，主要功能如下：

手掌大小的緊湊型邊緣?AI 系統(tǒng)：外形緊湊（130 mm x 120 mm x 50 mm），提供 100 TOPS 的強(qiáng)大 AI 性能和豐富的嵌入式開(kāi)發(fā)接口。Orin NX 將 NVIDIA Ampere GPU 架構(gòu)與 64 位操作能力相結(jié)合，集成了先進(jìn)的多功能視頻和圖像處理以及 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)加速器。

reComputer J4012 在內(nèi)置的 5GB NVMe SSD 上預(yù)裝了 JetPack 1.128，簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)，適合在智能城市、安全、工業(yè)自動(dòng)化、智能工廠等行業(yè)從事視頻分析、對(duì)象檢測(cè)、自然語(yǔ)言處理、醫(yī)學(xué)成像和機(jī)器人技術(shù)的邊緣 AI 解決方案提供商的部署。

高能效：由?DC 12V/5A 供電，可提供20W大功率電源支持。

編輯：黃飛

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